计算熊猫数据框中的相同日期

Question

我有一个带有日期列的数据框，我想创建一个新列，该列告诉我数据集包含多少个相同的日期。这是原始数据集的最小示例：

df1：

date         
2017/01/03     
2017/01/03     
2017/01/04     
2017/01/04     
2017/01/04     
2017/01/05     

我想创建此date_count，因此目标数据集为：

df1：

date         date_count
2017/01/03     2
2017/01/03     2
2017/01/04     3
2017/01/04     3
2017/01/04     3
2017/01/05     1

创建df1的实际代码：

dict1 = [{'date': '2017/01/03', 'date_count': 2},{'date': '2017/01/03',              'date_count': 2}, 
 {'date': '2017/01/04', 'date_count': 3},{'date': '2017/01/04',   'date_count': 3},
{'date': '2017/01/04', 'date_count': 3},{'date': '2017/01/05',    'date_count': 1}]
df = pd.DataFrame(dict1, index=['s1', 's2','s3','s1','s2','s3'])

Answer 1

这是map与groupby和size一起使用的另一种方法：

>>> df
          date
s1  2017/01/03
s2  2017/01/03
s3  2017/01/04
s1  2017/01/04
s2  2017/01/04
s3  2017/01/05

df['date_count'] = df.date.map(df.groupby('date').size())

>>> df
          date  date_count
s1  2017/01/03           2
s2  2017/01/03           2
s3  2017/01/04           3
s1  2017/01/04           3
s2  2017/01/04           3
s3  2017/01/05           1